解析：采用人脸识别的优势
解析：采用人脸识别的优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
随着科学技术的日益更新，人们某时某刻在某地留下的'蛛丝马迹'在高新技术眼里越来越清晰。从最基本物理层面上的视频监空、虹膜指纹识别、到后来的dna鉴别，再到面部识别技术。那么，什么是面部识别技术呢？它到底有何用处？今天，我们就面部识别这一新兴技术进行探讨。
人脸识别门禁系统应用目的
目前针对门禁系统的身份识别大多是以某种“物”为介质的识别或手指、虹膜、人脸等生物识别。其主要区别如下：
1、以射频卡为代表的系统，主要是以“物”为介质的识别，从本质上来说，这种方法验证是该人持有的某种“物”而不是验证该人本身。只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身份也随之得到确认。这种以“物”认人的办法存在的漏洞显而易见：“物”的丢失会导致合法的人无法被认证，“物”被盗用将反使非法的人得到合法的验证。
2、生物特征识别：如指纹、虹膜、人脸、声音等，主要采用自动化技术测量其身体特征或个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模版数据进行比较，完成认证的一种解决方案。
a、指纹识别：在所有用于个体辨识的人体生物特征中，指纹特征是最早被发现和应用的。但每次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制的可能性；另外因某些人或某些群体指纹特征很少，故而很难成像，所以需要多次识别或不能识别；
b、虹膜识别：目前的虹膜识别没有进行过任何的测试，只是用统计学原理进行过小规模的试验，没有进行过现实世界的认证实验；同时对光源的要求非常高，设备所需材质昂贵，性价比低，同时黑眼睛极难读取；
c、声音识别：声音因为变化的范围太大，故而很难进行一些精准的匹配；声音会随着音量、速度和音质的变化（例如当你感冒时）而影响到采集和对比的结果；同时声音识别容易用录在磁带上的声音来欺骗声音识别系统；
d、人脸识别：是利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，具备自然性、非强制性和非接触性等特点。同时人脸识别利用的是人脸的特性，不易被复制，识别率高，识别速度快；另外人脸识别成功通过双胞胎的测试，在应用性能上能得到测试认可；
人脸识别在应用中的挑战
从实际测试来看，用户的预期与当前的技术水平之间的差距还是比较大的。人脸识别技术在动态监空应用中面临的压力实际上也比较大。
1.用户希望正确报警率要求高。而现实是理论上来说必须接受高误报率。在技术方面，要达到高正确报警率，可以通过降低阈值来实现，但是降低阈值的代价是：高误报率。为了达到95%正确报警率，很多算法可能会产生300%或更高的误报率。
2.用户希望监空库足够大，往往要求数万或几十万，甚至上百万的监空名单，希望能捕到“大鱼”。现实是库容量大就必须接受高误报率。
3. 用户希望大规模成网建设，能够勾画出监空人员的活动轨迹。 现实是必须高投入，重新建专用网络和相关硬件。
4. 用户希望尽量使用目前的监空设备(摄像机和网络)。 现实是现有的摄像机清晰度不够，图像质量差，用于场景监空
5. 用户希望少产生误报甚至不产生误报。 现实是这样就必将损失正确报警率和减少空库容量，与用户的想法相违。
6.光照问题
面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监空区域内各个位置的光照都不同。
7. 人脸姿态和饰物问题
因为监空是非配合型的，监空人员通过监空区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
8. 摄像机的图像问题
摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(ccd、cmos)、感光器的大小、dsp的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。
9.丢帧和丢脸问题
需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监空流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。
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